8月 « 2012 « 邵珠庆の日记

38月/12关

Google Analytics跨域跟踪原理分析与设置-[跟踪代码设置]

发布在邵珠庆

自定义域跟踪可用于多种情况：

子域 - 跟踪访问过 dogs.example.com 和 www.example.com 这两个网站的所有访问者，两者的数据将显示在同一个报告配置文件中
子目录 - 只跟踪访问了某个子目录（如 www.example.com/dogs）的访问者，其数据将单独显示在一份报告中，就像它是一个单独的网站一样
顶级域 - 跟踪对您拥有的两个域（如 www.example.com 和 www.example2.com）进行访问的所有访问者，两者的数据将显示在同一个报告配置文件中
IFrame 的内容 - 跟踪另一个域的 iFrame 中的内容的访问者和浏览量数据。

部署实现要点，请严格按照实验步骤实现：

前两点：注意push方法的顺序；_setDomainName设置

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXX-1']);

_gaq.push(['_setDomainName', '.XXX.cn']);//(请设置在各自跨域的根域下)

_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

_gaq.push(['_trackPageview']);//(请放在后面，否则会重新刷新Cookie)

后两点：传递链接href与_link要是同一个URL；要写return false

<a href="http://abc.shaozhuqing.com/abc.html" onclick="_gaq.push(['_link', ' http://abc.shaozhuqing.com/abc.html']); return false;">_link(get) View My OTA fengshun</a>

辅助工具插件：

Firebug查看Cookie的变化和_utm.gif参数的专递

Omnibug 监控服务器发送请求情况

默认情况下，Google Analytics为每个独立域名（包括主域名下的子域名）创建单独的数据报告（包括访问者信息、流量来源等），两个域名网站间的任何链接将被归为引荐流量。因此，如果要实现同时跨域跟踪主域名与子域名、单独跟踪网站的某个子目录、同时跨域跟踪两个主域名、跟踪iFrame嵌入的域名内容等，就需要对Google Analytics基础跟踪代码进行自定义，以实现跨域跟踪。本文将介绍Google Analytics跨域跟踪的设置，以及和大家一起探讨跨域跟踪的原理。

Google Analytics跨域跟踪代码设置：跨域跟踪主域名及其子域名、跨域跟踪两个主域名、跨域跟踪主域名与另一主域名的子目录、跨iFrame跟踪、跟踪单个子目录、跨主域名跟踪其两个或多个子目录

跨域跟踪原理说明

默认情况，Google Analytics通过读取网页托管的 document.domain 属性，获取网站的域名（主域名、子域名），然后为其设置/读取 Cookie，并最终生成该域名的数据。

图一：Google Analytics跨域跟踪Cookie主域名与域哈希值

因此，可以通过控制各域名间（主域名与主域名之间、主域名与子域名之间）的Cookie共享，将各域名的访问数据记录到同一个域名Cookie上，实现主域名之间、主域名与子域名之间的访客数据共享，即跨域跟踪。

跨域跟踪设置成功后，通过查看浏览器访问Cookie中Google Analytics跟踪参数_utma，你会发现各个域名下的Cookie有相同的部分，例如跨域跟踪主域名与其二级域名设置后，Cookie中_utma都属于共同一个域名，例如.exmaple.com，且其域哈希值为1。

同样，可以通过限制Cookie共享，实现Google Analytics跟踪单个子目录。

图二：Google Anlaytics跨域跟踪主域名及其子域名

跨域跟踪主域名及其子域名

通常，规模较大的网站会考虑为每个大分类、项目、购物车等在主域名下创建一个独立子域名，例如：

* www.example-.com

* news.example.com

* cart.example.com

对于此类情况，你需要对主域名与子域名的所有跟踪代码使用以下的自定义设置。

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setDomainName', '.example.com']);

	_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

	_gaq.push(['_trackPageview']);

(function() { var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true; ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js'; var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s); })(); </script>

说明：_setAllowHash(bool)，此方法主要用于设置“允许域哈希”，当设置为true（默认值）时Google Analytics会为每个域名设置一个哈希值，并以此来辨别访客Cookie的完整性，此时访客Cookie将拒绝接收另外域名的访问数据；设置为false将停用域哈希功能（此时域哈希值为1），可进行Cookie数据共享。

图三：Google Analytics跨域跟踪两个不同的主域名

_setDomainName(DomainName)，为Cookie设置域名，跨域跟踪时设置为：前导向“.”主域名，设置前导向“.”主要便于更深层级子域名的跨域跟踪，例如跨域跟踪二级子域名下的三级子域名a.news.example.com。

通过将各域名所有跟踪代码，设置为以上自定义跟踪，即可实现跨域跟踪主域名及其多级子域名。

跨域跟踪两个主域名

若要同时跟踪两个不同的主域名（例如网店www.store.com与购物车www.carts.com），可以做一下跟踪代码自定义。

主域名www.store.com中设置的跟踪代码

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

	_gaq.push(['_setDomainName', '.store.com']);

	_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

同时，需要给www.store.com中跳转到www.carts.com的链接以及数据表单添加跟踪代码，以传递Cookie共享数据：

<a href="www.carts.com"

	onclick="_gaq.push(['_link', 'www.carts.com']); return false;">View My Carts</a>

	<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

主域名www.carts.com的跟踪代码为：

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

	_gaq.push(['_setDomainName', '.carts.com']);

	_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

同时，传递链接以及数据表单Cookie共享数据：

<a href="www.store.com"

	onclick="_gaq.push(['_link', 'www.store.com']); return false;">View My Store</a>

	<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

说明：_setAllowLinker(bool)，true启用跨域跟踪，并允许通过链接、表单在地址参数中传输Cookie数据，默认为flase；_link()、_linkByPost()分别用于跨域跟踪中链接、表单的Cookie数据传输。

跨域跟踪主域名与另一主域名的子目录

如果想跨域跟踪跟踪一个网站（www.example.com）以及在一另个域名目录下的内容（例如博客、购物车等，www.other.com/myblog），那么可以采用以下跟踪代码(请自行修改UA-XXXXX-1、.example.com)：

主域名www.example.com中设置的跟踪代码

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

	_gaq.push(['_setDomainName', '.example.com']);

	_gaq.push(['_setAllowHash', false]);

同时，需要给www.example.com中跳转到www.other.com/myblog的链接以及数据表单添加跟踪代码，以传递Cookie共享数据：

<a href="www.other.com/myblog"

	onclick="_gaq.push(['_link', 'www.other.com/myblog']); return false;">View My Blog</a>

	<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

另一主域名的子目录跟踪代码为：

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setDomainName', 'none']);

	_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);

同样需要给跳转到www.example.com的链接与数据表单，添加跟踪代码：

<a href="www.example.com"

	onclick="_gaq.push(['_link', 'www.example.com']); return false;">View My Site</a>

	<form name="f" method="post" onsubmit="_gaq.push(['_linkByPost', this]);">

图四：Google Analytics跨iFrame跟踪

由于二者没有共同的主域名，因此需要将www.other.com/myblog中的_setDomainName设置为none，并通过给链接、表单添加代码传送Cookie共享数据。

跨iFrame跟踪

若想同时跟踪网站（例如www.example.com）以及通过iFrame嵌入的另一个网站（例如www. iframecontent.com）间的访客信息、广告些列信息等，需要已设置跨域跟踪两个域名的跟踪代码后，使用在www.example.com中（iframe嵌入的当前页）使用_getLinkerUrl() 方法传输共享Cookie数据。

_gaq.push(function() {

	var pageTracker = _gat._getTrackerByName();

	var iframe = document.getElementById('myIFrame');

	iframe.src = pageTracker._getLinkerUrl('http://www. iframecontent.com/');

	});

说明：_getLinkerUrl(targetUrl, useHash) ，用于跨域跟踪主域名与iFrame（或者在新窗口中打开的外部网站链接）时的网址参数传递Cookie共享数据。

跟踪单个子目录

如果你的网站字子目录没有采用子域名形式，内容又很多或者是单个独立项目（例如www.example.com/myblog/），想单独跟踪，那么可以在该子目录下采取以下跟踪代码：

<script type="text/javascript">

	var _gaq = _gaq || [];

	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);

	_gaq.push(['_setCookiePath', '/myblog/']);

	_gaq.push(['_trackPageview']);

图五：Google Analytics跨主域名跟踪其两个或多个子目录

说明：_setCookiePath(newCookiePath)，为您的网站设置新的 Cookie 路径。默认Cookie路径为主域名的根级路径(/)，通过它可以设置Google Analytics所有跟踪的默认路径，从而限制跟踪，实现跟踪单个子目录。

此时，Google Analytics会将/myblog/下的页面当做一个独立的域名站点对待，有独立的访客信息与广告系列信息。

标签: Google Analytics, 分析, 原理, 设置, 跟踪代码, 跨域跟踪 1个评论

28月/12关

揭秘我所知道的网站分析

发布在邵珠庆

到底网站分析（Web Analysis,以下简称WA）是什么，有什么用，有没有必要做投入，投入多少，回报如何，诸如此类；每次我都要废老大的口水解释半天，今天终于有点小空，还是写一篇“科普文章”，给朋友们一个较为综合的参考吧。

首先，我不是Web Analyst，但是我有很多朋友是资深的Web Analyst；其次，除了早期，我几乎不再自己动手部署监控代码，但是我是资深的“WA消费者”，无论是过去还是现在，我已经习惯依赖WA的分析结果来做决策。所以，我想，我应该能够把WA说的相对简单易懂，呵呵。

“科普文章”嘛，都会有个小目录，我也先加一个：

一， Web Analysis的前世今生与方法论

二， Web Analysis的监控原理与实现工具

三，实战：电商运营优化的WA重点

一 Web Analysis的前世今生与方法论

1，虽然网站分析是一个新词，但是WA的内容却是由来已久：从最早的所谓网站统计（PV/UV），到后来的互联网广告定向投放，再到如今的网站访问内容/访问流程优化（营销活动，购物流程等）；虽然筐里装的东西越来越多，但仍脱不出两条主要的发展脉络：

A, 从简单的统计分析向过程解析演进：很显然，大家都已经不再满足于得到一个简单的报表，列举一些数字，更多希望了解，这些数字是如何产生的。

B，从基于网站自身的分析，转向“以人为本”的分析：大家都发现，访客的行为强烈的受到其自身特征（年龄，性别，职业，地域等）的影响，要想转化率更高，必须大规模的定位访问者（使用cookies或者flash cookies），从而使得商业活动的执行更有针对性，性价比更高。

2，抛开历史旧账不谈，如今网站分析在两大领域中运用最为广泛：互联网广告定向投放与电子商务运营优化。原因简单，WA在这两者中的运用，能够非常直接的提升业绩：无论是前者成本的降低还是后者收入的增加。（小小的感慨一下：商业的力量真强大，好东西总能先用上）

A-1，互联网广告定向投放，在国外最著名的公司是double click，可惜后来被google收购，失去了独立第三方的身份；国内最早的试水者是1998年成立的好耶，最早想走技术路线卖软件，结果媒体只愿意用广告付费，被迫变成了Agency；被分众收购之后，变的什么都做，又失去了第三方的身份，影响力大不如前。倒是后起之秀的AdChina，专心致志，成长惊人，无论是从技术层面还是销售额，确实值得期待。WA界大家熟知的Sydney Song（宋星），正是就职于类似的一家北京公司。

A-2, 无论是好耶还是AdChina，基础方法论都是一样的：通过cookies来识别和记录访客的访问行为；然后细分客户族群，把消费者感兴趣的互联网广告推送给TA看。随着广告投放数量的不断增加和cookies数目的不断积累，客户访问数据会被“清洗”的越来越精确，覆盖面会越来越广，最终达到广告主希望什么人群看，就只有这些特定的人能看到，“不错过，也不放过”。

A-3, 我和AdChina负责广告网络运营的同学聊过，他们的精确投放技术真的很有意思：如果我的习惯是看到2-3次广告banner才会点击进去，我到sina看到了2次，到sohu又看到了1次才点击进去；如果广告投放期内我又访问sina和sohu的同一位置，就再也看不到这个广告了，广告主因此则节约了大量重复或无效的付费曝光；此外，如果您是广告主，预算有限，又想投门户，传统的买位置投放就不行，因为可能一小时就把预算消耗掉了；AdChina则提供了一个所谓平均投放的技术，保证页面刷新N次才出现1次广告，这样可以保证页面曝光比较均匀，有限的预算可以支撑广告持续较长的时间，降低了品牌网络广告的门槛。此外，还有些常规的按地域，时段，人群投放，创意轮播，前问卷后问卷之类的技术，就不多说了。有点预算（一个月几万块）的同学可以尝试投放一下，毕竟打品牌还是要靠硬广的。

B-1，与互联网定向广告相比，电子商务运营优化要复杂的多，门槛也高的多；我个人印象中，电子商务界最早大规模采用WA的公司应该是Ebay，可惜的是，外部的同学只能下载到一些for seller的统计结果，关于网站访问的渠道，内容等分析则无从得知。在中国，WA则是一个brand-new的行当，新到许多业界的同学都不知道WA为何物。阿里系也是从2007年之后才开始正式组建类似的部门，还从我上家公司挖了一个很NB的DA。说起来，新蛋在中国的WA部门算是国内最前沿的，我自己的DA也是从那里挖的。（可惜，我挖不起新蛋的前首席Dave Zheng同学，被安居客搞走了，这里算帮他打个小广告了，呵呵）

B-2，与定向广告相比，电子商务运营优化的方法论要复杂的多，而且国内外差异颇大，细细盘下来，大致的逻辑如下：

识别虚假流量，剔除那些绝非人类产生的访问行为（Avinash大神肯定没干过这个，呵呵）

使用不同维度（按来源渠道，按老客户新客户，按访问次数，按不同的campaign，按是否具备某种自然特征如地理分布/性别）把总流量划分成各个子流量

从2个不同的角度（统计概率分布和特定目标完成）去观察用户的访问行为，并在不同的子流量之间横向对比

通过上述对比，得出两个结论：

1. 宏观上，各子流量所代表的客群有哪些访问特征，如何利用这些特征把网站的UE做的更好，吸引到更多的目标客群，从而实现商业目标。

2.微观上，具体到一个特定的商业目标，如何调整网站的定位（主要是商品策略），功能，界面，设计，提升目标转化率，改进返单率，提升客单价与销售额。

值得注意的是，无论是哪个领域，网站分析一切的一切必须基于一个宏观的商业目标，自顶向下，逐步分解的；如果目标不明，WA人员是无法开展真正有价值的工作的；这也是一小部分同学始终坚称WA无用的深层次原因：其实TA们自己都没想好建这个网站到底要干嘛

二.Web Analysis的实现工具和监控原理

俗话说，工欲善其事，必先利其器，WA也不例外。不过这里的“器”，除了分析软件，还有自身对WA工作原理的一些基础了解。(Web Trends之类的服务器端分析机制就不介绍了，国内用的人很少，我自己也只懂个皮毛，就不误导大家了)

目前最主流的网站分析工具采用的都是Page Tag；基本原理都一样，在HTML页面的头部或尾部嵌入一段js代码，浏览器读到这段代码，触发远程服务器的程序，自动记录用户的访问行为。WA人员则使用客户端软件，通过一些标准的和自定义的模型，来展现和分析这些数据。比较NB的公司，也有自己开发类似系统的，如AdChina的AdServer定向广告投放系统，让人不佩服都不行。

目前比较主流的WA工具，除了收费不菲的Omniture和免费的Google Analytics（前身是WA四大之一的Urchin，以下简称GA），还有一大堆如Crazy Egg之类的免费软件（大家有空可以上网搜）。对国内绝大部分的电子商务平台来说，Omniture实在是太贵了，每年至少30万以上；更郁闷的是，设置非常复杂，不是专业人员根本搞不定，一不小心数据就跑不出来。当然如果您一年市场预算几千万，那么花个50万买一套，再花个50万请2个资深的WA，肯定能值回票价。（插播一个小广告；购买Omniture，请找八叉乐的卫峰同学，呵呵。）

对于绝大多数同学，我的建议是，用GA吧；虽然GA每隔2，3个月总会抽几个小时的筋，好歹免费的不是，另外基础配置也简单，稍微懂点js和html的人都能弄。更难得的是，GA的升级速度很快，总能看到一些新的模型和界面，有些非常有帮助。关于GA的具体功能，就不多说了，网上已经有很多文章了，搜来看看，上手很容易。

不过需要提醒大家的是，所有的WA工具，能够实现的，不过是Metrics的排列组合，最多把模型弄得复杂点，对于基础Metrics的定义，都是统一而无法修改的（比方说old client的定义是cookies未被清空的情况下，只要访问过的都算；如果你想把访问过3次以上的定义为old client，是办不到的）。考虑到中美业界差异和国内奇形怪状的电商模式，工具不一定能够很好的满足您的要求。我自己最近就很纠结，是不是要下定决心，组织开发力量做一套WA工具出来；因为很可能在12个月甚至更短的时间内，GA就将无法满足我的分析需求了。

三.实战：电商运营优化的WA重点

1，首先，我个人觉得，电商公司都应该设置WA的职位，甭管现在招的人水平好坏，能看看GA，做做最简单的定性分析就成，不能总是拍脑袋；我常和同事说，从无到有是一个飞跃；从有到好是另外一个飞跃。您的WA team其实也一样的。

2，为了让您的WA人员不致于沦为花瓶或者背黑锅的，您自己得知道，您的WA人员是来干嘛的，千万别看这人家闲着就总想打发人干点啥；在我看来，WA和架构师是一个类型的position，思考多于动手。TA的具体工作，无非如下几项：

把业务层的需求转化为一整套的Metrics（度量指标）体系

与技术人员沟通确保这些Metrics能够被有效的获得，并且系统性误差在可接受范围内

把这些Metrics以易于理解/传播的展现形式（如各种自定义图表界面）传递给相关方（sales，ops等等）

3，电商网站上线初期（1年内），小规模高频次的做定性分析，不求体系完整，但求能发现问题（甚至不一定要求解决问题）；上了量之后，再做大规模少频次的定量分析，制定运营的Kpi体系。

4，用一句套话，last but not least，千万不要瞎指挥WA；就我个人观察，互联网出身的电商公司还好，一般还能在一个频道上对话；传统行业出身的，很容易瞎折腾，最后的结果很可能是：为了数据而数据，WA人员被迫提供一些不知所云或者虚无缥缈的报告，害人害己。